KLASIFIKASI GANGGUAN PADA SALURAN TRANSMISI TEGANGAN TINGGI MENGGUNAKAN AUGMENTASI DATA BERBASIS LVQ NEURAL NETWORK

Mursat, Marta Hardiyanti (2026) KLASIFIKASI GANGGUAN PADA SALURAN TRANSMISI TEGANGAN TINGGI MENGGUNAKAN AUGMENTASI DATA BERBASIS LVQ NEURAL NETWORK. S2 thesis, Universitas Andalas.

	Text (Cover dan Abstrak) 1. COVER_ABSTRAK.pdf - Published Version Download (610kB)
	Text (Bab 1) 2. BAB 1.pdf - Published Version Download (2MB)
	Text (Bab 5) 3. BAB 5.pdf - Published Version Download (467kB)
	Text (Daftar Pustaka) 4. DAFTAR PUSTAKA.pdf - Published Version Download (1MB)
	Text (Full Tesis) 5. FULL Tesis_Marta Hardiyanti Mursat_2420952002.pdf - Published Version Restricted to Repository staff only Download (27MB) | Request a copy

Abstract

Gangguan pada saluran transmisi tegangan tinggi perlu dikenali dengan cepat dan tepat karena dapat memengaruhi keandalan sistem tenaga listrik. Pada penelitian ini dilakukan klasifikasi gangguan pada saluran transmisi 150 kV Maninjau - Lubuk Alung menggunakan metode Learning Vector Quantization 3 (LVQ3) dengan bantuan ekstraksi fitur berbasis Discrete Wavelet Transform (DWT). Data gangguan diperoleh melalui simulasi sistem tenaga dengan beberapa variasi kondisi, seperti jenis gangguan, tahanan gangguan, sudut gangguan, dan tahanan tanah. Jenis gangguan yang diklasifikasikan terdiri dari 11 kelas, yaitu gangguan satu fasa ke tanah, dua fasa, dua fasa ke tanah, tiga fasa, dan tiga fasa ke tanah. Untuk melihat ketahanan model terhadap kondisi sinyal yang tidak ideal, data juga diberikan penambahan noise dengan level SNR 20 dB. Hasil pengujian menunjukkan bahwa kombinasi DWT dan LVQ3 mampu mengklasifikasikan gangguan dengan akurasi tertinggi sebesar 91,44% pada kondisi tanpa noise. Setelah diberikan noise 20 dB, akurasi menurun menjadi 80,51%, namun model masih mampu mengenali sebagian besar kelas gangguan dengan cukup baik. Kelas gangguan asimetris lebih stabil dikenali, sedangkan gangguan tiga fasa cenderung lebih sensitif terhadap noise karena memiliki pola fitur yang mirip. Berdasarkan hasil tersebut, metode LVQ3 dinilai cukup efektif dan berpotensi digunakan untuk sistem monitoring atau proteksi gangguan saluran transmisi secara mendekati real time.

Actions (login required)

View Item